Feedback-Induced Performance Decline in LLM-Based Decision-Making

📄 arXiv: 2507.14906v1 📥 PDF

作者: Xiao Yang, Juxi Leitner, Michael Burke

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-20

💡 一句话要点

研究表明，基于LLM的决策系统在复杂MDP环境中，反馈机制可能导致性能下降。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 马尔可夫决策过程 强化学习 序列决策 反馈机制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在MDP中依赖迭代探索，而LLM具备利用先验知识加速适应的潜力。
  2. 本文研究了在线结构化提示策略，对比LLM零样本性能与经典RL方法在序列决策任务中的表现。
  3. 实验表明，LLM在复杂环境中，反馈机制反而会降低其决策性能，凸显混合策略的重要性。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在马尔可夫决策过程（MDP）中的行为。与传统的强化学习（RL）策略依赖于迭代探索不同，LLM预训练于多样化的数据集，使其能够利用先验知识进行更快的适应。我们研究了序列决策任务中的在线结构化提示策略，并将基于LLM的方法的零样本性能与经典RL方法进行了比较。研究结果表明，尽管LLM在较简单的环境中表现出更好的初始性能，但在没有微调或额外指导的情况下，它们难以在复杂的场景中进行规划和推理。我们的结果表明，旨在改进决策的反馈机制通常会引入混淆，从而导致复杂环境中性能下降。这些见解强调需要进一步探索混合策略、微调和高级记忆集成，以增强基于LLM的决策能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究LLM在马尔可夫决策过程（MDP）中的决策能力。现有方法，即传统的强化学习方法，通常需要大量的迭代探索才能学习到有效的策略。而LLM虽然具备利用先验知识的潜力，但在复杂环境中，其决策能力仍面临挑战，尤其是在接收反馈后，性能可能会下降。

核心思路：论文的核心思路是探索LLM在序列决策任务中的零样本性能，并分析反馈机制对LLM决策能力的影响。通过对比LLM与经典RL方法在不同复杂程度环境中的表现，揭示LLM在复杂环境中面临的挑战，以及反馈机制可能带来的负面影响。

技术框架：论文采用在线结构化提示策略，将LLM应用于序列决策任务。整体流程包括：1) 使用自然语言描述MDP环境和目标；2) LLM根据环境描述和历史经验生成动作；3) 执行动作并获得环境反馈；4) 将反馈信息整合到提示中，用于指导后续决策。通过迭代执行上述步骤，LLM逐步学习适应环境。

关键创新：论文的关键创新在于揭示了反馈机制在复杂环境中可能对LLM决策能力产生负面影响。与传统的强化学习方法不同，LLM依赖于预训练知识和提示信息进行决策，而反馈信息可能会与LLM的先验知识产生冲突，导致混淆和性能下降。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的MDP环境，用于评估LLM在不同复杂程度下的决策能力；2) 在线结构化提示策略，用于将环境信息和反馈信息传递给LLM；3) 对比实验，将LLM的零样本性能与经典RL方法进行比较，并分析反馈机制的影响。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在简单的MDP环境中表现出较好的初始性能，但在复杂的环境中，其性能不如经典的RL方法。更重要的是，实验发现反馈机制在复杂环境中反而会降低LLM的决策性能，这表明需要更谨慎地设计反馈机制，以避免对LLM造成混淆。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发基于LLM的自主决策系统，例如机器人导航、游戏AI、智能推荐等。通过深入理解LLM在复杂环境中的决策行为，可以设计更有效的混合策略、微调方法和记忆集成机制，从而提升LLM在实际应用中的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

The ability of Large Language Models (LLMs) to extract context from natural language problem descriptions naturally raises questions about their suitability in autonomous decision-making settings. This paper studies the behaviour of these models within a Markov Decision Process (MDPs). While traditional reinforcement learning (RL) strategies commonly employed in this setting rely on iterative exploration, LLMs, pre-trained on diverse datasets, offer the capability to leverage prior knowledge for faster adaptation. We investigate online structured prompting strategies in sequential decision making tasks, comparing the zero-shot performance of LLM-based approaches to that of classical RL methods. Our findings reveal that although LLMs demonstrate improved initial performance in simpler environments, they struggle with planning and reasoning in complex scenarios without fine-tuning or additional guidance. Our results show that feedback mechanisms, intended to improve decision-making, often introduce confusion, leading to diminished performance in intricate environments. These insights underscore the need for further exploration into hybrid strategies, fine-tuning, and advanced memory integration to enhance LLM-based decision-making capabilities.